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基于延拓补偿策略的气体传感器端点效应诊断
1
作者 朱健松 邢博轩 +2 位作者 孟凡利 王浩 唐坤 《沈阳理工大学学报》 2026年第1期36-43,共8页
针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)处理非平稳信号时因端点效应造成分解结果失真的问题,提出一种基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)与长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络的耦合模型,突破传... 针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)处理非平稳信号时因端点效应造成分解结果失真的问题,提出一种基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)与长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络的耦合模型,突破传统梯度下降算法易陷入局部最优的局限,显著提升时序预测精度。首先将气体响应信号预处理为周期特征变量;然后采用双向周期延拓策略,通过LSTM-SSA深度训练,生成首尾各延伸一个周期的预测序列;最后利用双向性预测序列构建复合信号,并对其进行EMD分解。以丙酮和甲苯信号为例的实验结果表明,经LSTM-SSA预测后再进行EMD分解时端点效应引起的能量误差分别降低了74.966%和23.368%、正交性系数分别提升了51.444%和34.990%,有效抑制了端点处模态分量的幅值失真,提升了EMD的可靠性,为气体传感信号的特征提取与工业安全监测提供了新思路。 展开更多
关键词 经验模态分解 端点效应 麻雀搜索算法 长短时记忆网络 周期延拓
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Improved Method and Application of EMD Endpoint Continuation Processing for Blasting Vibration Signals 被引量:1
2
作者 Qing Li Wenlong Xu +2 位作者 Di Zhang Dandan Feng Na Li 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 2019年第3期428-436,共9页
In order to deal with the non-stationary characteristics of blasting vibration signals and the end issue in the empirical mode decomposition(EMD), an improved endpoint continuation method is proposed. First, the linea... In order to deal with the non-stationary characteristics of blasting vibration signals and the end issue in the empirical mode decomposition(EMD), an improved endpoint continuation method is proposed. First, the linear continuation method of extreme points is used to determine the extremum of the signal endpoint fast. Secondly, the extreme points of transition section outside the signal ends are obtained by a mirror continuation method of extreme points, and then the envelope and continuation curve of the transition section of the signal are constructed. Lastly, the sinusoid of the stationary section outside the signal is constructed to achieve the continuation curve from the transition section to the stationary section. Based on the "singular extreme points" phenomenon of blasting vibration signal, the negative maxima and positive minimum are eliminated, then the maximum and minimum are guaranteed to appear at intervals. Thus,the number of iterations is reduced and the instability of EMD decomposition is improved. The calculation formula of amplitude, cycle and initial phase are given for the transition section and stationary section outside the signal. The endpoint processing effect of the simulated signal and the measured blasting vibration signal show that the improved endpoint continuation method can suppress the signal endpoint effect well. 展开更多
关键词 BLASTING vibration signal empirical mode DECOMPOSITION END effect endpoint CONTINUATION
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基于EEMEMD改进的HHT方法及其在谐波检测应用中的研究
3
作者 张展 张云鹏 +2 位作者 杨晋 扶铸 郭浩杰 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2025年第5期40-51,共12页
针对希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)方法在谐波检测时易受噪声或突变信号影响,出现模态混叠、虚假分量以及端点效应等影响特征信息精度问题,提出一种基于总体包络均值经验模态分解(ensemble envelope mean empirical mod... 针对希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)方法在谐波检测时易受噪声或突变信号影响,出现模态混叠、虚假分量以及端点效应等影响特征信息精度问题,提出一种基于总体包络均值经验模态分解(ensemble envelope mean empirical mode decomposition,EEMEMD)改进的HHT谐波检测方法。首先采用基于Wasserstein寻优-线性权重延拓改进的波形匹配延拓法对EEMEMD中内嵌的经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)存在的端点效应进行预处理;然后利用EEMEMD方法通过计算总体包络均值间接获取固有模态函数的特性,将谐波信号分解为一系列固有模态函数分量;最后通过希尔伯特变换提取谐波分量的幅值和频率特征信息。仿真实验和对比结果表明,改进的HHT方法显著改善了EMD固有的局限性,在噪声或突变信号的谐波检测中有着很高的检测精度。 展开更多
关键词 谐波检测 总体包络均值经验模态分解 端点效应 希尔伯特变换
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分解-集成径流预测模型性能“高低”差异机理与特性分析 被引量:1
4
作者 王庆杰 岳春芳 +1 位作者 刘长升 朱灵芝 《水电能源科学》 北大核心 2025年第6期1-5,18,共6页
分解-集成模型能显著提高预测精度,但部分模型不恰当地使用测试集数据,其高精度的预测结果备受质疑。基于数据分布特性分析技术评估分析后验试验框架(HE)和预测试验框架(FE)2类典型分解-集成模型的性能差异机理,以2个典型水库的月径流... 分解-集成模型能显著提高预测精度,但部分模型不恰当地使用测试集数据,其高精度的预测结果备受质疑。基于数据分布特性分析技术评估分析后验试验框架(HE)和预测试验框架(FE)2类典型分解-集成模型的性能差异机理,以2个典型水库的月径流预测为例,以误差逆传播神经网络(BP)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)为基准模型,以变分模态分解(VMD)和互补集合经验模态分解(CEEMD)为分解算法分别构建模型,在分析各类模型预测结果的基础上,综合利用高斯核密度估计、偏度、样本熵等技术识别各类模型训练集与测试集的数据分布特性。从预测精度看,HE训练集和测试集上的预测精度远高于单一模型;FE在训练集上与HE模型相近,在测试集上远低于单一模型。从训练集、测试集分布特性上看,训练集上单一模型的偏度值为2.03,而HE、FE模型各分解分量的偏度介于0~1.52之间;训练集、测试集的样本熵差异在单一模型上为0.13,在HE、FE模型各分解分量上分别介于0.01~0.25、0.47~1.18之间。HE使用整体分解方式,分解后训练数据的复杂程度低、代表性强,建立的模型拟合性能高、预测性能强;FE使用并行—分步分解方式,训练数据—测试数据间出现显著的协变量偏移,建立的模型拟合性能虽高但预测性能不达标。研究结果可为分解—集成预测建模的改进提供参考。 展开更多
关键词 分解集成 径流预测 端点效应 后验试验框架 预测试验框架
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基于变分模态分解的自适应交叉融合模型及其在月径流预测中的应用 被引量:1
5
作者 孙瑜辉 王庆杰 岳春芳 《水电能源科学》 北大核心 2025年第3期1-6,共6页
基于“分解—集成”策略的径流预测模型是现有研究中提高预测精度的主流方式之一。分解—集成建模方式主要有后验试验(HE)、预测试验(FE)和自适应预测试验(AFE)3种方式,已有研究主要聚焦于HE的改进,忽视了各建模方式的实用性研究。基于... 基于“分解—集成”策略的径流预测模型是现有研究中提高预测精度的主流方式之一。分解—集成建模方式主要有后验试验(HE)、预测试验(FE)和自适应预测试验(AFE)3种方式,已有研究主要聚焦于HE的改进,忽视了各建模方式的实用性研究。基于此,在梳理各类建模方式特性的基础上,以天山山系中两条典型的内陆河为例,选用BP神经网络(BP)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)为基准预测模型,基于变分模态分解(VMD)和互补集合经验模态分解(CEEMD)分别构建多种分解—集成预测模型,并探索了AFE与基准模型交叉融合后的预测能力。仿真结果表明,HE建立时提前使用了测试数据信息,与预测实际不符;FE在测试数据分解时受端点效应影响严重,预测精度极低;AEF符合逐时段观测—滚动分解—实时建模预测的实际,基于VMD和CEEMD的AFE模型对径流极大值的预测精度较高。在AFE类模型中,VMD的适应性更强,可实现流域汛期月径流的高精度预报。基于VMD分解的自适应交叉融合模型能够取得与HE模型相当甚至更高的预测精度,对径流预测精度的提高具有实际意义。 展开更多
关键词 径流预测 端点效应 变分模态分解 后验试验 预测试验 自适应预测试验
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基于改进HHT的谐波电流检测方法
6
作者 张炜生 张国有 +4 位作者 关富敏 刘友强 陈晓 柯威帆 郭成 《浙江电力》 2025年第2期95-102,共8页
针对HHT(希尔伯特-黄变换)进行谐波电流检测时出现的端点效应与模态混叠问题,提出一种改进HHT的谐波电流检测方法。首先,采用改进的波形匹配端点延拓法与MEEMD(改进的集合经验模态分解)方法,对待检测谐波电流信号进行延拓并分解,得到一... 针对HHT(希尔伯特-黄变换)进行谐波电流检测时出现的端点效应与模态混叠问题,提出一种改进HHT的谐波电流检测方法。首先,采用改进的波形匹配端点延拓法与MEEMD(改进的集合经验模态分解)方法,对待检测谐波电流信号进行延拓并分解,得到一系列IMF(本征模态函数),然后对各IMF进行HT(希尔伯特变换),得到各IMF的瞬时频率与瞬时幅值,最后求平均值即可得到各次谐波电流幅值与频率信息。通过仿真分析,验证了该方法可解决HHT进行谐波电流检测时出现的端点效应与模态混叠问题。 展开更多
关键词 谐波电流检测 经验模态分解 模态混叠 端点效应 波形延拓
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局部特征尺度分解与经验模式分解对比研究
7
作者 黄晨晨 高王升 +2 位作者 刘钊 赵子宁 曹杰 《机械工程师》 2025年第7期113-116,共4页
介绍了一种非线性信号的分析方法——局部特征尺度分解法(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)。并将此方法与传统的经验模式分解方法(Empirical Mode Decomposition,EMD)进行了对比。首先介绍了LCD方法,然后分别利用LCD方法... 介绍了一种非线性信号的分析方法——局部特征尺度分解法(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)。并将此方法与传统的经验模式分解方法(Empirical Mode Decomposition,EMD)进行了对比。首先介绍了LCD方法,然后分别利用LCD方法与EMD方法对仿真信号进行分解,并对两种结果进行了对比。其次,提取连接梁结构受敲击作用的振动信号,分别利用LCD与EMD对振动信号进行分解,并将两者结果进行了对比。结果表明LCD方法在提升计算效率,抑制端点效应和消除模式混叠等方面要优于EMD方法。 展开更多
关键词 局部特征尺度分解 内禀尺度分量 经验模式分解 端点效应 模式混叠
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局部均值分解和经验模态分解的性能对比研究 被引量:20
8
作者 张超 杨立东 李建军 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2012年第3期38-40,54,共4页
利用具体的非平稳齿轮箱振动信号,分别应用局域均值分解方法(Local Mean Decomposition,LMD)和经验模态分解方法(Empirical Mode Decomposition,EMD)进行了模态分解,并计算得出能量熵。物理意义明确且非常直观,用LMD方法分解齿轮箱振动... 利用具体的非平稳齿轮箱振动信号,分别应用局域均值分解方法(Local Mean Decomposition,LMD)和经验模态分解方法(Empirical Mode Decomposition,EMD)进行了模态分解,并计算得出能量熵。物理意义明确且非常直观,用LMD方法分解齿轮箱振动信号模态混叠程度要轻于EMD方法分解所得模态混叠程度。同时,从端点效应和分解速度两方面将两种分解方法做了对比,LMD方法抑制端点效应的能力强于EMD方法,且分解速度较EMD方法快。 展开更多
关键词 LMD分解 EMD分解 能量熵 模态混叠 端点效应
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基于SVM信号延拓改进的EEMD方法 被引量:15
9
作者 张梅军 陈灏 +1 位作者 曹勤 王闯 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期93-98,168,共6页
为了抑制经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)中出现的端点效应和模态混叠现象,在信号组综合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)的基础上,从抑制信号干扰和噪声污染影响以及三次样条函数插... 为了抑制经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)中出现的端点效应和模态混叠现象,在信号组综合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)的基础上,从抑制信号干扰和噪声污染影响以及三次样条函数插值拟合误差逐级传播方面,提出利用信号支持向量机(support vector machines,简称SVM)延拓改进EEMD。通过对仿真和实测信号研究,比较了EMD和EEMD的分解,提出改进的EEMD方法不仅减少了虚假模态分量、避免了模态混叠,而且有效抑制了端点效应。与基于镜像延拓改进的EEMD方法比较表明,本研究方法的时频谱更加清晰,虚假模态分量更少,有效解决了端点效应引起的分解失真问题。 展开更多
关键词 经验模态分解 支持向量机 端点效应 模态混叠 故障诊断
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基于波形匹配端点延拓法优化的经验模态分解算法在铁路继电器参数降噪上的应用 被引量:14
10
作者 李文华 姜惠 +2 位作者 赵正元 潘如政 胡康生 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期2656-2664,共9页
针对铁路继电器参数的噪声问题,为提取其有效信息,该文建立一种基于改进波形匹配延拓法优化的经验模态分解(EMD)算法,利用自相关函数分离含噪信号,小波阈值去除噪声的混合降噪模型。首先根据继电器参数特点对波形匹配方法进行改进,重新... 针对铁路继电器参数的噪声问题,为提取其有效信息,该文建立一种基于改进波形匹配延拓法优化的经验模态分解(EMD)算法,利用自相关函数分离含噪信号,小波阈值去除噪声的混合降噪模型。首先根据继电器参数特点对波形匹配方法进行改进,重新定义匹配误差度公式,并引入匹配精度误差系数,采用改进波形匹配延拓法优化EMD分解过程产生的端点效应,得到有效的固有模态分量(IMF)和余项;然后求解其自相关函数,并根据自相关函数图像结合噪声信号特征分离出含噪分量;最后对含噪分量进行小波阈值去噪,去噪后与剩余分量和余项结合,得到重构后的参数序列。同时,提出利用结构相似性(SSIM)评价指标,结合信噪比(SNR)、方均误差(MSE)指数对模型可靠度评判。通过结果分析,并与EMD分解后重构和小波阈值去噪方法作对比,证明该模型可优化铁路继电器参数的降噪效果。 展开更多
关键词 端点效应 波形匹配 端点延拓法 自相关函数 结构相似性(SSIM)指数
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HHT方法在结构模态参数识别中的改进 被引量:7
11
作者 祁泉泉 辛克贵 +1 位作者 杜运兴 崔定宇 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期13-18,共6页
在Hilbert-Huang变换(HHT)的基础上,采用ChebyshevⅠ类带通滤波器对测量响应进行滤波,使得经EMD分解得到的固有模态函数(IMF)包含所有需要的模态,解决了模态混淆问题;采用去端点法预处理模态响应的相位和幅值,进行线性最小二乘法拟合,... 在Hilbert-Huang变换(HHT)的基础上,采用ChebyshevⅠ类带通滤波器对测量响应进行滤波,使得经EMD分解得到的固有模态函数(IMF)包含所有需要的模态,解决了模态混淆问题;采用去端点法预处理模态响应的相位和幅值,进行线性最小二乘法拟合,解决了端点效应问题;并推导了如何利用HHT识别比例阻尼结构体系的振型,获得了结构的各阶模态参数.分别通过4自由度数值试验和4自由度实验室框架结构试验说明了本文算法的有效性. 展开更多
关键词 模态参数识别 HILBERT-HUANG变换 ChebyshevⅠ类滤波器 模态混淆 端点问题
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采用改进数学形态学识别变压器励磁涌流的新方法 被引量:20
12
作者 黄家栋 罗伟强 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第7期98-105,共8页
励磁涌流的畸变波形会呈尖顶波特征,而故障电流基本为基频正弦波,基于此提出一种利用改进数学形态学来识别变压器励磁涌流的新方法。该方法从形态开和闭运算的几何解释出发,采用数据延拓的方法克服开和闭运算中存在的"端点效应&qu... 励磁涌流的畸变波形会呈尖顶波特征,而故障电流基本为基频正弦波,基于此提出一种利用改进数学形态学来识别变压器励磁涌流的新方法。该方法从形态开和闭运算的几何解释出发,采用数据延拓的方法克服开和闭运算中存在的"端点效应"问题,进而定义并构造出波峰谷最大算子函数MBT函数,针对正弦波形定量推导所选结构元素半径与MBT函数值之间的关系,构造指示波形凹凸特性的相对凹凸系数Kcc,并根据差流的凹凸系数Kcc来区分变压器励磁涌流和内部故障。理论分析及动模实验结果表明该方法简单实用且判断速度快(判断时间是8~13ms),并具有较好的抗CT饱和性能,亦不受系统频率波动等的影响。 展开更多
关键词 励磁涌流 数学形态学 变压器保护 凹凸特性 端点效应
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基于SVR的经验模态分解端点延拓改进方法 被引量:8
13
作者 王新 王乾 赵志科 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第9期204-208,共5页
针对经验模态分解过程中产生的端点效应问题,提出了将镜像延拓和支持向量回归机相结合的端点延拓改进方法。利用支持向量回归机对原始信号的极值点数据序列两端进行预测,用镜像延拓法确定所预测极值点的位置。该改进方法解决了支持向量... 针对经验模态分解过程中产生的端点效应问题,提出了将镜像延拓和支持向量回归机相结合的端点延拓改进方法。利用支持向量回归机对原始信号的极值点数据序列两端进行预测,用镜像延拓法确定所预测极值点的位置。该改进方法解决了支持向量回归机对长数据序列预测不准确,以及镜像延拓法对端点不是极值点的短数据序列处理效果不佳等问题。引入六个评价标准,对端点延拓方法的效果进行了分析。结果表明,该改进方法能有效地抑制经验模态分解产生的端点效应。 展开更多
关键词 经验模态分解 端点效应 镜像延拓 支持向量回归机
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改进的希尔伯特-黄变换在储层预测中的应用 被引量:15
14
作者 梁岳 顾汉明 姚知铭 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期606-615,共10页
希尔伯特-黄(Hilbert-Huang transform,HHT)变换是一种非线性非平稳信号处理技术,在复杂地震信号处理方面比传统的时频分析方法更为有效,但该方法存在模态混叠和端点效应等问题,导致信号处理的精度下降。为此,提出了基于自回归(AR)模型... 希尔伯特-黄(Hilbert-Huang transform,HHT)变换是一种非线性非平稳信号处理技术,在复杂地震信号处理方面比传统的时频分析方法更为有效,但该方法存在模态混叠和端点效应等问题,导致信号处理的精度下降。为此,提出了基于自回归(AR)模型预测的完备总体经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)方法对希尔伯特-黄变换加以改进:在经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)过程中加入成对的辅助白噪声,降低了由信号中随机噪声引起模态混叠问题;并利用AR模型在信号端点预测出极值点并对其进行包络线拟合,较好地抑制了端点效应。应用改进后的方法提取实际地震记录的瞬时振幅和瞬时频率并进行储层预测,预测结果与测井资料所反映的储层信息吻合度很高,证明该方法能够更为准确有效地反映储层特征。 展开更多
关键词 时频分析 希尔伯特-黄变换 模态混叠 端点效应 AR模型 完备总体经验模态分解 储层预测
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基于IMF能量熵的脑电情感特征提取研究 被引量:13
15
作者 陆苗 邹俊忠 +2 位作者 张见 肖姝源 卫作臣 《生物医学工程研究》 北大核心 2016年第2期71-74,80,共5页
为提高脑电信号情感识别分类准确率,结合经验模态(EMD)分解和能量熵提出一种新的脑电特征提取方法。本研究主要介绍了EMD分解的基本原理,分析了传统EMD算法中的"端点效应",采用分段幂函数插值算法改善了EMD分解的精度和性能,... 为提高脑电信号情感识别分类准确率,结合经验模态(EMD)分解和能量熵提出一种新的脑电特征提取方法。本研究主要介绍了EMD分解的基本原理,分析了传统EMD算法中的"端点效应",采用分段幂函数插值算法改善了EMD分解的精度和性能,然后将改进后的算法应用到脑电信号特征提取,获取脑电信号的IMF分量后计算出IMF能量熵作为情感识别的特征,最后通过分类实验对比改进后的EMD算法和传统EMD算法对脑电情感特征的分类准确率。实验结果显示改进的EMD算法能使识别率提高15%左右,并且以IMF能量熵为特征的平均识别率在80%以上,实验结果表明将IMF能量熵用于脑电信号情感识别是可行的。 展开更多
关键词 经验模态分解 端点效应 分段幂函数插值 能量熵 情感识别
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一种修正HHT阶次谱的齿轮箱非稳态信号分析方法 被引量:3
16
作者 傅其凤 谢孟龙 +1 位作者 崔彦平 朱庆芹 《机械传动》 CSCD 北大核心 2012年第12期84-87,113,共5页
在研究非稳态振动信号处理方法的基础上,利用DH5923动态信号测试分析系统对齿轮箱在变工况过程中振动信号进行时域采样,采用样条插值和非线性拟合相结合的方法来提高角域重采样精度,并对其进行阶次分析,解决了传统阶次分析前提条件的局... 在研究非稳态振动信号处理方法的基础上,利用DH5923动态信号测试分析系统对齿轮箱在变工况过程中振动信号进行时域采样,采用样条插值和非线性拟合相结合的方法来提高角域重采样精度,并对其进行阶次分析,解决了传统阶次分析前提条件的局限性。在研究HHT(Hilbert-HuangTransform)理论的基础上,针对经验模态分解中的"端点效应"提出了新的修正方法,使用修正的阶次分析方法和HHT理论相结合对齿轮箱故障进行诊断,解决了单独使用HHT理论难以对变工况齿轮箱的非稳态信号进行准确分析的难题,提高了信号分析的准确度。通过对齿轮箱零件的典型故障进行分析,表明该方法识别齿轮箱故障的有效性。 展开更多
关键词 阶次分析 HHT 端点效应 非稳态信号 故障诊断 齿轮箱
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EMD分解中端点数据的延长方法问题研究 被引量:16
17
作者 宁静 诸昌钤 +1 位作者 高品贤 林建辉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第3期125-128,共4页
目前的EMD分解中,延长左右两端数据主要是通过各种数学拟合的方式(镜像延拓、多项式拟合、神经网络延拓等)来实现。在实际中,通过延长信号的采样时间,同样能够使端点数据延长,从而抑制EMD分解时的端点效应。以周期谐波函数为例,通过数... 目前的EMD分解中,延长左右两端数据主要是通过各种数学拟合的方式(镜像延拓、多项式拟合、神经网络延拓等)来实现。在实际中,通过延长信号的采样时间,同样能够使端点数据延长,从而抑制EMD分解时的端点效应。以周期谐波函数为例,通过数值实验,将用数学拟合延长两端数据的方法(以极值点的镜像延拓为例)与直接截取两端数据的方法进行比较。同时,为了比较两种数据延长方法的效果,分别将延长后的数据进行EMD分解,将实际的EMD分解结果作为矩阵,计算与理想分解结果之间的相关系数。得出以下结论:若左右各截取半个信号周期长度的数据信号,则得到的分解结果优于通过端点延拓方法得到的EMD分解结果,且截取的点数越多,得到的结果越接近理想的分解结果。 展开更多
关键词 经验模态分解(EMD) 端点效应 端点截取 数据延拓
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改进的Hilbert-Huang变换方法及其应用 被引量:9
18
作者 王新 王乾 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2014年第12期1369-1375,共7页
针对Hilbert-Huang变换(HHT)方法出现的端点效应问题,提出了添加极值点与支持向量回归机相结合的延拓方法对其进行抑制。首先利用支持向量回归机预测信号极值点的幅值,然后用添加极值点法确定所预测极值点的位置。该改进方法解决了镜像... 针对Hilbert-Huang变换(HHT)方法出现的端点效应问题,提出了添加极值点与支持向量回归机相结合的延拓方法对其进行抑制。首先利用支持向量回归机预测信号极值点的幅值,然后用添加极值点法确定所预测极值点的位置。该改进方法解决了镜像延拓法对端点不是极值点的短数据序列处理效果不佳问题。通过仿真对比分析,用传统的镜像延拓和支持向量回归机延拓后得到的能量误差分别为0.007 4和0.023 8,而用改进方法延拓后得到的能量误差为0.003 0,表明改进方法对HHT端点效应的抑制效果要好于两种传统的方法。最后,将改进方法应用到电机转子不平衡故障特征提取上,验证了其可行性和准确性。 展开更多
关键词 HILBERT-HUANG变换 端点效应 极值点 支持向量回归机 转子不平衡
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希尔伯特-黄变换端点效应的自适应端点相位正弦延拓方法 被引量:11
19
作者 李方溪 陈桂明 +2 位作者 刘希亮 张倩 李胜朝 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期594-601,共8页
针对希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)的端点效应问题,提出一种自适应端点相位正弦延拓经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法.该方法根据端点附近数据变化趋势,通过在信号两端自适应加上相位、幅值和频率... 针对希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)的端点效应问题,提出一种自适应端点相位正弦延拓经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法.该方法根据端点附近数据变化趋势,通过在信号两端自适应加上相位、幅值和频率适当的正弦延拓函数,使得原端点的包络线顺着端点附近波形延展,以改进EMD分解精度.为满足EMD内禀模态分量(IntrinsicMode Function,IMF)与原信号的相关性精度和EMD较低迭代次数的要求,引入能表征EMD性能的目标函数.该函数可通过迭代次数、IMF个数和有效IMF的相关系数大小等来衡量.由于该方法的边界延拓参数是根据延拓周期比例系数、延拓信号长度系数和采样频率自动确定的,故其分解过程完全是一个自适应过程,不需要人为设置,具有较好的实用性.仿真和液压系统实例分析表明,该方法不仅能较好地解决HHT的端点效应,而且相对现有的延拓方法而言,筛选次数更少,能显著提高信号EMD分解精度,且减小Hilbert谱的端点效应,更加精确地提取了液压系统齿轮泵振动信号的故障特征,取得了较好的应用效果. 展开更多
关键词 经验模态分解 端点效应 边界延拓 故障诊断
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一种改进的经验模态分解算法与测井信号去噪 被引量:2
20
作者 高丙坤 崔行悦 +1 位作者 张莉 孙灵川 《化工自动化及仪表》 CAS 2015年第7期774-776 812,812,共4页
经验模态分解中的端点效应导致了虚假分量的产生和边界信号的失真,为此基于边界局部特征延拓法,通过判断原始信号的端点能否作为极值点插入到新的上下包络中,有效抑制了端点效应。将改进的经验模态分解算法应用于核磁共振油气井探测回... 经验模态分解中的端点效应导致了虚假分量的产生和边界信号的失真,为此基于边界局部特征延拓法,通过判断原始信号的端点能否作为极值点插入到新的上下包络中,有效抑制了端点效应。将改进的经验模态分解算法应用于核磁共振油气井探测回波信号处理中,通过Hilbert谱分析可知,得到了良好的去噪效果。 展开更多
关键词 经验模态分解 端点效应 测井回波 HILBERT变换
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